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　　集成电路产业的特色是赢者通吃，像Intel这样的巨头，巅峰时期的利润可以高达60%。
　　那么，相对应动辄几百、上千元的CPU，它的实际成本到底是多少呢？
　　芯片的硬件成本构成
　　芯片的成本包括芯片的硬件成本和芯片的设计成本。
　　芯片硬件成本包括晶片成本+掩膜成本+测试成本+封装成本四部分（像ARM阵营的IC设计公司要支付给ARM设计研发费以及每一片芯片的版税，但笔者这里主要描述自主CPU和Intel这样的巨头，将购买IP的成本省去），而且还要除去那些测试封装废片。
　　用公式表达为：
　　芯片硬件成本=（晶片成本+测试成本+封装成本+掩膜成本）/ 最终成品率
　　对上述名称做一个简单的解释，方便普通群众理解，懂行的可以跳过。
　　从二氧化硅到市场上出售的芯片，要经过制取工业硅、制取电子硅、再进行切割打磨制取晶圆。晶圆是制造芯片的原材料，晶片成本可以理解为每一片芯片所用的材料（硅片）的成本。一般情况下，特别是产量足够大，而且拥有自主知识产权，以亿为单位量产来计算的话，晶片成本占比最高。不过也有例外，在接下来的封装成本中介绍奇葩的例子。
　　封装是将基片、内核、散热片堆叠在一起，就形成了大家日常见到的CPU，封装成本就是这个过程所需要的资金。在产量巨大的一般情况下，封装成本一般占硬件成本的5%-25%左右，不过IBM的有些芯片封装成本占总成本一半左右，据说最高的曾达到过70%.。。.。。
　　测试可以鉴别出每一颗处理器的关键特性，比如最高频率、功耗、发热量等，并决定处理器的等级，比如将一堆芯片分门别类为：I5 4460、I5 4590、I5 4690、I5 4690K等，之后Intel就可以根据不同的等级，开出不同的售价。不过，如果芯片产量足够大的话，测试成本可以忽略不计。
　　掩膜成本就是采用不同的制程工艺所需要的成本，像40/28nm的工艺已经非常成熟，成本也低&&40nm低功耗工艺的掩膜成本为200万美元；28nm SOI工艺为400万美元；28nm HKMG成本为600万美元。
　　光刻机掩膜台曝光
　　不过，在先进的制程工艺问世之初，耗费则颇为不菲&&在2014年刚出现14nm制程时，其掩膜成本为3亿美元（随着时间的推移和台积电、三星掌握14/16nm制程，现在的价格应该不会这么贵）；而Intel正在研发的10nm制程。根据Intel官方估算，掩膜成本至少需要10亿美元。不过如果芯片以亿为单位量产的话（貌似苹果每年手机+平板的出货量上亿），即便掩膜成本高达10亿美元，分摊到每一片芯片上，其成本也就10美元。而这从另一方面折射出为何像苹果这样的巨头采用台积电、三星最先进，也是最贵的制程工艺，依旧能赚大钱，这就是为什么IC设计具有赢者通吃的特性。
　　像代工厂要进行的光刻、蚀刻、离子注入、金属沉积、金属层、互连、晶圆测试与切割、核心封装、等级测试等步骤需要的成本，以及光刻机、刻蚀机、减薄机、划片机、装片机、引线键合机、倒装机等制造设备折旧成本都被算进测试成本、封装成本、掩膜成本中，就没有必要另行计算了。
　　晶片的成本
　　由于在将晶圆加工、切割成晶片的时候，并不是能保证100%利用率的，因而存在一个成品率的问题，所以晶片的成本用公式表示就是：
　　晶片的成本=晶圆的成本/（每片晶圆的晶片数*晶片成品率）
　　由于晶圆是圆形的，而晶片是矩形的，必然导致一些边角料会被浪费掉，所以每个晶圆能够切割出的晶片数就不能简单的用晶圆的面积除以晶片的面积，而是要采用以下公式：
　　每个晶圆的晶片数=（晶圆的面积/晶片的面积）-（晶圆的周长/（2*晶片面积）的开方数）
　　晶片的成品率和工艺复杂度、单位面积的缺陷数息息相关，晶片的成品率用公司表达为：
　　晶片的成品率=（1+B*晶片成本/A）的（-A次方）
　　A是工艺复杂度，比如某采用40nm低功耗工艺的自主CPU-X的复杂度为2～3之间；
　　B是单位面积的缺陷数，采用40nm制程的自主CPU-X的单位面积的缺陷数值为0.4～0.6之间。
　　假设自主CPU-X的长约为15.8mm，宽约为12.8mm，（长宽比为37:30，控制一个四核芯片的长宽比在这个比例可不容易）面积约为200平方毫米（为方便计算把零头去掉了）。一个12寸的晶圆有7万平方毫米左右，于是一个晶圆可以放299个自主CPU-X，晶片成品率的公式中，将a=3，b=0.5带入进行计算，晶片成品率为49%，也就是说一个12寸晶圆可以搞出146个好芯片，而一片十二寸晶圆的价格为4000美元，分摊到每一片晶片上，成本为28美元。
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( 发表人：方泓翔 )
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揭秘芯片的”软成本”，吓死宝宝啦！
我们在之前的资讯《》中着重探讨了芯片制造的硬件相关成本。今天我们将针对芯片硬件成本之外的软性成本进行解读。一家芯片设计企业的软成本主要包括专利授权费用、开发工具费用和人力成本。购买硬核IP授权生产芯片的厂商基本只支出授权费用，自主开发的部分极少，所以这里主要讨论购买软核IP授权和指令集授权的芯片研发企业的情况。
大部分芯片企业在研发产品时首先要考虑的就是各种形式的专利授权。以苹果公司的A9芯片为例，这款芯片采用了苹果自主研发，兼容ARMv8指令集的CPU核心；GPU部分则是从Imagination购买的Power VR 7系列核心。那么苹果公司就要向ARM公司购买ARMv8的指令集兼容授权，并向Imagination购买GPU核心的代码授权。
专利授权的费用并不是"明码标价、童叟无欺"的。不同的企业在购买授权时，最终支出的费用可能有很大差异。一种情况是合作双方通过专利互换来实现授权，例如Intel和AMD就有长期的扩展指令集互相授权协议（Intel向AMD授权SSE、AVX等指令集，AMD则提供x86-64指令集的使用许可），这种协议通常不涉及资金支出。也就是说，如果自己有对方看重的专利技术，那么就可以一分钱不花用自己的技术去换回对方的专利授权。
如果企业没有条件进行专利互换，那么自然需要支付费用来获得想要的专利授权了。不同的IP核心代码授权、指令集授权的报价在数十万至上千万美元之间，有些情况下会更高，但具体的成交价格也有相当的浮动空间。比如ARM在推广ARMv8指令集授权的过程中，就以很低的价格向一些小企业、科研机构"优惠"出售了一些授权包。一般来说，指令集和核心代码授权的费用是与芯片的最终产量无关的，所以对于芯片厂商来说这是一项固定的成本。
一枚芯片，尤其是集成诸多功能的SoC（片上集成系统），其包含的IP核心种类是会有很多的。除了人们熟知的CPU、GPU外，内存控制器、协处理器、视频编码解码单元、PCIe控制器、闪存控制器、基带模块等部分都可以是独立的IP。几乎没有什么芯片厂商能够独自研发所有这些模块，所以一颗芯片上存在向其他企业购买的IP核心是司空见惯的事情。当然，自主研发的部分越少，需要向第三方支付的授权成本也就越高。
有时企业在研发芯片过程中还会无意中用到其他公司、科研机构的技术实现方法，这时免不了要被索取专利授权费用。Intel、AMD、Nvidia等巨头的产品都曾被小公司、学校起诉侵权，而这样的官司最终和解费用一般是和侵权产品的实际产量挂钩的，因此动辄数千万美元之多。芯片做的越复杂，类似的情况越容易发生，因此对于大企业而言这块费用也是必须要考虑的。
开发工具费用
设计一款芯片，本质上就是编写出芯片的逻辑代码并将代码转化为硅片上的电路图的过程。做这些工作自然也需要相应的软件工具来提高效率。芯片的开发工具统称EDA（电子设计自动化）工具，是辅助工程师进行代码编写、电路设计、仿真测试等一系列工作的软件平台。
就像图有Adobe的Photoshop、办公有微软的Office，业内也有很多企业专门开发EDA工具包。绝大部分芯片公司都需要购买EDA，这一部分的支出也是芯片软成本的大头。
以EDA工具的行业领导品牌Synopsys为例，其销售的EDA工具软件一般是按照功能的多少来定价的。每个功能模块的报价都在数万至十几万美元／年。一款复杂芯片的设计过程中需要的EDA功能模块动辄几十上百项，因此仅仅是购买这套工具每年的花费就会有几百万乃至千万美元以上。
除了购买功能模块，芯片企业有时还需要EDA工具提供商的技术支援来帮助自己快速了解工具的功能、用法，并排除bug。当然，技术支援也是需要另外掏钱的，视复杂度不同，每年的费用也可以达到几十万美元。
还有些EDA工具或支持服务是按部署工具的计算机数量，甚至按照计算机的CPU核心数量收费——于是使用工具的电脑越多，机器里面的CPU核心越多，成本也就越高。芯片企业对这样的价格策略自然是很不满意，不过通常情况下也只能默默接受。毕竟优秀的EDA工具选择稀少，而这种工具对芯片设计来说几乎是不可或缺的。
但并非所有的开发者购买EDA工具的成本都是一致的。除了功能模块数量、部署计算机数量等因素的影响外，EDA工具的销售方是有着非常灵活的价格策略的。典型的，教育机构、科研机构购买EDA时往往会有惊人的折扣，实际成交价可以低至报价的十分之一；大企业大批量购买工具也容易得到较好的优惠政策。即使是一般的订单，最终成交价做到报价的五折或更低也几乎是行业惯例。不过由于原始报价本身就居高不下，即使算上折扣，EDA工具的购买维护费用对于芯片设计者依旧是庞大的支出。
除软件系统外，设计芯片自然也需要购买大量的硬件设施。开发过程中的有些步骤（例如仿真测试）需要很大的计算资源支持，这些任务通常会跑在高性能服务器集群上。高可靠性的存储系统和网络协作平台也是必要的硬件投入。为了节省成本，企业可以将部分功能转至第三方云平台，即便如此每年百万美元的成本也是稀松平常。
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芯片在电子学中是一种把电路小型化的方式，主要包括半导体设备，也包括被动组件等，并通常制造在半导体晶圆表面上。
前述将电路制造在半导体芯片表面上的集成电路又称薄膜集成电路；另有一种厚膜混成集成电路是由独立半导体设备和被动组件，集成到衬底或线路板所构成的小型化电路。
集成电路产业的特色是赢者通吃，像Intel这样的巨头，巅峰时期的利润可以高达60%。那么，相对应动辄几百、上千元的CPU，它的实际成本到底是多少呢？
先来看看制造过程
芯片制作完整过程包括芯片设计、晶片制作、封装制作、成本测试等几个环节，其中晶片制作过程尤为的复杂。 精密的芯片其制造过程非常的复杂首先是芯片设计，根据设计的需求，生成的“图样”。
1、芯片的原料晶圆
晶圆的成分是硅，硅是由石英沙所精练出来的，晶圆便是硅元素加以纯化（99.999%），接着是将些纯硅制成硅晶棒，成为制造集成电路的石英半导体的材料，将其切片就是芯片制作具体需要的晶圆。晶圆越薄，生产的成本越低，但对工艺就要求的越高。
2、晶圆涂膜
晶圆涂膜能抵抗氧化以及耐温能力，其材料为光阻的一种。
3、晶圆光刻显影、蚀刻
该过程使用了对紫外光敏感的化学物质，即遇紫外光则变软。通过控制遮光物的位置可以得到芯片的外形。在硅晶片涂上光致抗蚀剂，使得其遇紫外光就会溶解。这时可以用上第一份遮光物，使得紫外光直射的部分被溶解，这溶解部分接着可用溶剂将其冲走。这样剩下的部分就与遮光物的形状一样了，而这效果正是我们所要的。这样就得到我们所需要的二氧化硅层。
4、搀加杂质
将晶圆中植入离子，生成相应的P、N类半导体。具体工艺是是从硅片上暴露的区域开始，放入化学离子混合液中。
这一工艺将改变搀杂区的导电方式，使每个晶体管可以通、断、或携带数据。简单的芯片可以只用一层，但复杂的芯片通常有很多层，这时候将这一流程不断的重复，不同层可通过开启窗口联接起来。这一点类似多层PCB板的制作制作原理。 更为复杂的芯片可能需要多个二氧化硅层，这时候通过重复光刻以及上面流程来实现，形成一个立体的结构。
5、晶圆测试
经过上面的几道工艺之后，晶圆上就形成了一个个格状的晶粒。通过针测的方式对每个晶粒进行电气特性检测。一般每个芯片的拥有的晶粒数量是庞大的，组织一次针测试模式是非常复杂的过程，这要求了在生产的时候尽量是同等芯片规格构造的型号的大批量的生产。数量越大相对成本就会越低，这也是为什么主流芯片器件造价低的一个因素。
将制造完成晶圆固定，绑定引脚，按照需求去制作成各种不同的封装形式，这就是同种芯片内核可以有不同的封装形式的原因。比如：DIP、QFP、PLCC、QFN 等等。这里主要是由用户的应用习惯、应用环境、市场形式等外围因素来决定的。
7、测试、包装
经过上述工艺流程以后，芯片制作就已经全部完成了，这一步骤是将芯片进行测试、剔除不良品，以及包装。
芯片的硬件成本构成
芯片的成本包括芯片的硬件成本和芯片的设计成本。
芯片硬件成本包括晶片成本+掩膜成本+测试成本+封装成本四部分（像ARM阵营的IC设计公司要支付给ARM设计研发费以及每一片芯片的版税，但笔者这里主要描述自主CPU和Intel这样的巨头，将购买IP的成本省去），而且还要除去那些测试封装废片。
用公式表达为：
芯片硬件成本=（晶片成本+测试成本+封装成本+掩膜成本）/ 最终成品率
对上述名称做一个简单的解释，方便普通群众理解，懂行的可以跳过。
从二氧化硅到市场上出售的芯片，要经过制取工业硅、制取电子硅、再进行切割打磨制取晶圆。晶圆是制造芯片的原材料，晶片成本可以理解为每一片芯片所用的材料（硅片）的成本。一般情况下，特别是产量足够大，而且拥有自主知识产权，以亿为单位量产来计算的话，晶片成本占比最高。不过也有例外，在接下来的封装成本中介绍奇葩的例子。
封装是将基片、内核、散热片堆叠在一起，就形成了大家日常见到的CPU，封装成本就是这个过程所需要的资金。在产量巨大的一般情况下，封装成本一般占硬件成本的5%-25%左右，不过IBM的有些芯片封装成本占总成本一半左右，据说最高的曾达到过70%.
测试可以鉴别出每一颗处理器的关键特性，比如最高频率、功耗、发热量等，并决定处理器的等级，比如将一堆芯片分门别类为：I5 4460、I5 4590、I5 4690、I5 4690K等，之后Intel就可以根据不同的等级，开出不同的售价。不过，如果芯片产量足够大的话，测试成本可以忽略不计。
掩膜成本就是采用不同的制程工艺所需要的成本，像40/28nm的工艺已经非常成熟，成本也低——40nm低功耗工艺的掩膜成本为200万美元；28nm SOI工艺为400万美元；28nm HKMG成本为600万美元。
不过，在先进的制程工艺问世之初，耗费则颇为不菲——在2014年刚出现14nm制程时，其掩膜成本为3亿美元（随着时间的推移和台积电、三星掌握14/16nm制程，现在的价格应该不会这么贵）；而Intel正在研发的10nm制程。根据Intel官方估算，掩膜成本至少需要10亿美元。
不过如果芯片以亿为单位量产的话（貌似苹果每年手机+平板的出货量上亿），即便掩膜成本高达10亿美元，分摊到每一片芯片上，其成本也就10美元。而这从另一方面折射出为何像苹果这样的巨头采用台积电、三星最先进，也是最贵的制程工艺，依旧能赚大钱，这就是为什么IC设计具有赢者通吃的特性。
像代工厂要进行的光刻、蚀刻、离子注入、金属沉积、金属层、互连、晶圆测试与切割、核心封装、等级测试等步骤需要的成本，以及光刻机、刻蚀机、减薄机、划片机、装片机、引线键合机、倒装机等制造设备折旧成本都被算进测试成本、封装成本、掩膜成本中，就没有必要另行计算了。
晶片的成本
由于在将晶圆加工、切割成晶片的时候，并不是能保证100%利用率的，因而存在一个成品率的问题，所以晶片的成本用公式表示就是：
晶片的成本=晶圆的成本/（每片晶圆的晶片数*晶片成品率）
由于晶圆是圆形的，而晶片是矩形的，必然导致一些边角料会被浪费掉，所以每个晶圆能够切割出的晶片数就不能简单的用晶圆的面积除以晶片的面积，而是要采用以下公式：
每个晶圆的晶片数=（晶圆的面积/晶片的面积）-（晶圆的周长/（2*晶片面积）的开方数）
晶片的成品率和工艺复杂度、单位面积的缺陷数息息相关，晶片的成品率用公司表达为：
晶片的成品率=（1+B*晶片成本/A）的（-A次方）
A是工艺复杂度，比如某采用40nm低功耗工艺的自主CPU-X的复杂度为2～3之间；
B是单位面积的缺陷数，采用40nm制程的自主CPU-X的单位面积的缺陷数值为0.4～0.6之间。
假设自主CPU-X的长约为15.8mm，宽约为12.8mm，（长宽比为37:30，控制一个四核芯片的长宽比在这个比例可不容易）面积约为200平方毫米（为方便计算把零头去掉了）。一个12寸的晶圆有7万平方毫米左右，于是一个晶圆可以放299个自主CPU-X，晶片成品率的公式中，将a=3，b=0.5带入进行计算，晶片成品率为49%，也就是说一个12寸晶圆可以搞出146个好芯片，而一片十二寸晶圆的价格为4000美元，分摊到每一片晶片上，成本为28美元。
芯片硬件成本计算
封装和测试的成本这个没有具体的公式，只是测试的价格大致和针脚数的二次方成正比，封装的成本大致和针脚乘功耗的三次方成正比。如果CPU-X采用40nm低功耗工艺的自主芯片，其测试成本约为2美元，封装成本约为6美元。
因40nm低功耗工艺掩膜成本为200万美元，如果该自主CPU-X的销量达到10万片，则掩膜成本为20美元，将测试成本=2美元，封装成本=6美元，晶片成本=28美元代入公式，则芯片硬件成本=（20+2+6）/0.49+28=85美元
自主CPU-X的硬件成本为85美元。
如果自主CPU-Y采用28nm SOI工艺，芯片面积估算为140平方毫米，则可以切割出495个CPU，由于28nm和40nm工艺一样，都属于非常成熟的技术，切割成本的影响微乎其微，因此晶圆价格可以依旧以4000万美元计算，晶片成品率同样以49%的来计算，一个12寸晶圆可以切割出242片晶片，每一片晶片的成本为16美元。
如果自主CPU-X产量为10万，则掩膜成本为40美元，按照封装测试约占芯片总成本的20%、晶片成品率为49%来计算，芯片的硬件成本为122美元。
如果该自主芯片产量为100万，则掩膜成本为4美元，按照封装测试约占芯片总成本的20%来，最终良品率为49%计算，芯片的硬件成本为30美元。
如果该自主芯片产量为1000万，则掩膜成本为0.4美元，照封装测试约占芯片总成本的20%来，最终良品率为49%计算，芯片的硬件成本21美元。
显而易见，在相同的产量下，使用更先进的制程工艺会使芯片硬件成本有所增加，但只要产量足够大，原本高昂的成本就可以被巨大的数量平摊，芯片的成本就可以大幅降低。
芯片的定价
硬件成本比较好明确，但设计成本就比较复杂了。这当中既包括工程师的工资、EDA等开发工具的费用、设备费用、场地费用等等。另外，还有一大块是IP费用——如果是自主CPU到还好（某自主微结构可以做的不含第三方IP），如果是ARM阵营IC设计公司，需要大量外购IP，这些IP价格昂贵，因此不太好将国内外各家IC设计公司在设计上的成本具体统一量化。
按国际通用的低盈利芯片设计公司的定价策略8：20定价法，也就是硬件成本为8的情况下，定价为20，自主CPU-X在产量为10万片的情况下售价为212美元。别觉得这个定价高，其实已经很低了，Intel一般定价策略为8：35，AMD历史上曾达到过8：50.
在产量为10万片的情况下，自主CPU-Y也采用8：20定价法，其售价为305美元；
在产量为100万的情况下，自主CPU-Y也采用8：20定价法，其售价为75美元；
在产量为1000万的情况下，自主CPU-Y也采用8：20定价法，其售价为52.5美元。
由此可见，要降低CPU的成本/售价，产量至关重要，而这也是Intel、苹果能采用相对而昂贵的制程工艺，又能攫取超额利润的关键。
PS本文参考自作者铁流
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